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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

Baichuan-13B 保姆级微调范例

可以发现，经过微调后的模型，相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果(0.89->0.90)。

开源模型

小度为何押注AI眼镜？

AI手机、AI PC、AI耳机、AI眼镜……“AI硬件”的概念说了一年多，但从用户反馈到市场验证，似乎始终没有看到什么实质效果。

AI眼镜小度

ReplaceAnything：阿里最新项目！重绘图片里的任何元素，商用价值极高！用最简单的部署创造最大的价值！

甚至能让马斯克变成厨子证件照、全家福可以完美的保留人脸部分甚至是合照里多人的形象，更换图片的背景，以达到证件照全家福不同的效果。

ReplaceAnything 文生图

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

nbsp; 对文本嵌入进行优化对检索的过程进行优化，比如可以迭代召回还可以把RAG跟微调进行结合相关研究总结评价RAG的有效性

RAG 大模型检索

AI产生意识，对人类意味着什么

就像生物进化一样，最强大、最高效的AI系统将在这个竞争中胜出。

AI 意识

老板：这龙谁做的？我：AI

相同的关键词，生成不同的效果

V6模式文生图关键词

最受欢迎的SDXL模型，Turbo极速来袭！

对于这个最优秀的SDXL大模型，我也不用多解释了，作者先完成了采样器dpmpp SDE的Turbo版本，出图4-7步就能获得极好的效果。

sdxlturbo 绘画

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

2303.11366 - RAG（检索增强生成）：https://arxiv.org/abs/2005.11401 以上内容在之前的分享中都详细详细提到过，有一些只需要在 Prompt 上做简单优化便可看到效果

prompt 提示词

AI改变未来，ChatDoc手把手教你写研报

需要强调一个前提，AI再好，也是工具，如果你缺乏对相关领域（比如，财报常识）的知识体系，就无法高效的和AI互动。

大模型应用写作

大模型能力评估体系

但主观题的评分标准可能因人而异，加上题量的限制，这些都可能影响评测结果的可靠性和有效性。

大模型评估

姚班天才开发《完蛋！我被大模型包围了》游戏爆火，一日用户过万挤爆服务器

有趣的是，第三章的最后一题刚好是开篇题目的进阶版，按照这个要求，让模型重复的方法已经不奏效了：而第四五这两章都只有一个问题：游戏的过程就是这样，那么我们从中都能学到些什么呢？

大模型游戏

chatglm3基础模型多轮对话微调

微调效果作为没有经过人类意图对齐的模型，ChatGLM3-6B-Base 不能用于多轮对话。

ChatGLM 微调

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

这些课程教授用户如何使用不同的AI模型，编写有效的提示，优化生成结果，以及在各种领域中应用生成式AI等等。

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